智能体开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向AI架构师方向发展，深入大模型应用层与底层优化
• 积累政务领域经验，转型为行业解决方案专家或技术负责人
• 随着AI智能体能力深化，可探索自动化决策与多智能体协作方向
• 基于大模型开发政务AI应用，实现文档处理、知识问答、数据分析等场景
• 搭建RAG检索增强生成体系，构建和维护企业级政务知识库
• 研发AI智能体与流程编排能力，推动政务业务智能化升级
• 全程参与项目管理，从需求分析到上线交付，确保项目稳定落地
• 扎实的Python开发能力，熟悉FastAPI或Flask框架，掌握Prompt工程调优
• 了解LangChain、LlamaIndex等框架，具备RAG和AI智能体开发基础
• 熟练使用Pandas、SQL进行数据处理，能解析PDF、Word、Excel等文档
• 掌握至少一种向量数据库（Milvus、Chroma、FAISS），了解Git版本管理

申请策略

• 面试前了解浪潮在政务AI方面的产品与案例，展现对行业的关注
• 可准备一段完整的AI应用演示（如文档问答Demo），突出工程化能力
• 突出Python相关的项目经验，尤其是FastAPI或Flask搭建的服务
• 强调RAG或智能体相关的项目或实习经历，包括使用LangChain等框架
• 展示数据处理能力：Pandas、SQL、各类文档解析的实际案例
• 提及向量数据库（如Milvus）的实践经验，以及Git版本管理习惯
• 系统学习LangChain和LlamaIndex的官方文档与示例
• 练习Prompt工程技巧，理解ChatGPT/GPT-4的调优方法

面试指南

• 对于技术实现类问题，先阐述核心原理，再结合实际项目经验说明选型与优化
• 对于业务落地类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
• 遇到不熟悉的技术，诚实说明但可补充类比或学习计划
• 请描述RAG系统的搭建流程，如何优化检索准确率？
• LangChain中的Chain和Agent有什么区别？你如何使用？
• 处理PDF文档时，你常用哪些库？遇到格式混乱如何处理？
• 如何在项目中管理Prompt版本？
• 请举例说明你如何将大模型应用到实际业务场景